Contenido del curso
Módulo 1: ¿Qué es una base de datos y para qué sirve?
0/8
¿Dónde vemos bases de datos todos los días?
✅ Revisión rápida:1
Tipos de datos: estructurados y no estructurados
✅ Revisión rápida
¿Qué es un sistema gestor de bases de datos (SGBD)?
✅ Revisión rápida
Bases de datos vs. Excel
✅ Revisión rápida:
Módulo 2: Modelos de bases de datos
0/4
Bases de datos relacionales (RDB)
Bases de datos No Relacionales (NoSQL)
Modelos jerárquico, en red y orientado a objetos (explicación simple)
Comparativa práctica de modelos de bases de datos
Módulo 3: Componentes de una base de datos
0/3
Tablas, filas, columnas, claves primarias y foráneas
Relaciones entre tablas (uno a uno, uno a muchos, muchos a muchos)
Normalización (nivel básico)
Módulo 4: Primeros pasos con SQL
0/4
¿Qué es SQL y para qué sirve?
SELECT, FROM, WHERE — La base de todo
INSERT, UPDATE, DELETE — Modificando datos con SQL
Consultas simples combinadas — Ordenar, filtrar y buscar
Módulo 5: Diseño de bases de datos relacionales
0/3
Modelo entidad-relación (ER)
Diagramas Entidad-Relación (ER) paso a paso
Casos reales — Agenda de contactos, Inventario, Ventas
Módulo 6: SQL en acción
0/4
JOINS — Cómo combinar tablas (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
Agrupaciones y funciones (COUNT, SUM, AVG)
Subconsultas — Consultas dentro de consultas
Vistas (Views) — Consultas reutilizables y seguras
Módulo 7: Seguridad y gestión
0/4
Usuarios y roles
Backups y Restauración de Bases de Datos
Integridad Referencial y Claves Foráneas
Gestión de Usuarios y Permisos Avanzados
Módulo 8: Bases de datos en la nube (introducción)
0/4
¿Qué es una base de datos en la nube?
Amazon RDS, Azure SQL, Google Cloud SQL
Demo práctica con base gratuita
Práctica con Amazon DynamoDB (Base de datos NoSQL en AWS)
Módulo 9: Introducción a NoSQL
0/3
¿Por qué nació NoSQL?
Tipos de NoSQL: Documental, clave-valor, columnares, grafos
¿Cuándo usar NoSQL y cuándo no?
Módulo 10: MongoDB desde cero
0/4
Instalación y primeros comandos
CRUD en MongoDB – Crear, Leer, Actualizar y Eliminar documentos
Comparación MongoDB vs SQL
Guía práctica: Instalación de MongoDB localmente y con Docker
Módulo 11: Cassandra y bases columnares
0/5
Qué es Cassandra y para qué sirve
Claves primarias y particionamiento en Cassandra
Lectura distribuida en Cassandra
Comparación entre Cassandra y MongoDB
Guía práctica: Instalación de Apache Cassandra localmente y con Docker
Módulo 12: Otros tipos
0/3
Redis – Base de datos clave-valor en memoria
Neo4j: bases de datos de grafos
Ejemplos prácticos por cada tipo
Módulo 13: Arquitecturas modernas
0/3
Bases de datos distribuidas
Replicación y Particionamiento en Bases de Datos Distribuidas
Consistencia Eventual vs. Consistencia Fuerte
Módulo 14: Rendimiento y tuning
0/3
Índices en Bases de Datos
Planes de ejecución y optimización de consultas
Optimización de consultas
Módulo 15: Integración con aplicaciones
0/3
Conexión a bases de datos con Python
ORM (SQLAlchemy, Django ORM)
ETL: Extracción, Transformación y Carga
Módulo 16: Bases de datos para Ciencia de Datos
0/4
Limpieza y transformación de datos
Modelos de datos analíticos
Integración de Modelos Analíticos con pandas y Jupyter
Ejemplo práctico: Construcción de un Modelo Estrella en SQL
Bases de Datos: De Cero a Experto

🎯 Objetivo:

Aprender a usar funciones de agregación para resumir datos y combinarlas con GROUP BY para obtener información valiosa de nuestras tablas.

🧠 ¿Qué son las funciones de agregación?

Son funciones que resumen grupos de datos, devolviendo un solo valor por grupo. Las más comunes son:

Función ¿Qué hace?
COUNT() Cuenta cuántos registros hay
SUM() Suma valores numéricos
AVG() Calcula el promedio
MAX() Devuelve el valor más alto
MIN() Devuelve el valor más bajo

🧪 Ejemplo práctico: tabla ventas

id_venta id_cliente total fecha
1 1 25000 2024-06-01
2 2 12000 2024-06-02
3 1 8000 2024-06-05

🔍 ¿Cuántas ventas hay?

sql
SELECT COUNT(*) AS total_ventas
FROM ventas;

🔹 Resultado: 3

🔍 ¿Cuánto se ha vendido en total?

sql
SELECT SUM(total) AS total_ingresos
FROM ventas;

🔹 Resultado: 45000

🔍 ¿Cuál fue la venta más alta?

sql
SELECT MAX(total) AS mayor_venta
FROM ventas;

🔹 Resultado: 25000

🔍 ¿Promedio de ventas?

sql
SELECT AVG(total) AS promedio_ventas
FROM ventas;

🔹 Resultado: 15000

🧩 Agrupaciones con GROUP BY

Cuando queremos aplicar funciones por grupo, usamos GROUP BY.

🔍 ¿Cuántas ventas hizo cada cliente?

sql
SELECT id_cliente, COUNT(*) AS cantidad_ventas
FROM ventas
GROUP BY id_cliente;

🔹 Resultado:

id_cliente cantidad_ventas
1 2
2 1

🔍 ¿Total vendido por cliente?

sql
SELECT id_cliente, SUM(total) AS total_cliente
FROM ventas
GROUP BY id_cliente;

🔹 Resultado:

id_cliente total_cliente
1 33000
2 12000

🔍 Agrupar por fecha:

sql
SELECT fecha, SUM(total) AS total_dia
FROM ventas
GROUP BY fecha
ORDER BY fecha;

🔹 Útil para reportes diarios o gráficos.

📝 Fragmento práctico

  1. Muestra cuántos productos hay en la tabla productos.

  2. Calcula el precio promedio de todos los productos.

  3. Agrupa por categoría y muestra la suma total por categoría.

💬 Cierre de la lección

Estas funciones permiten resumir grandes volúmenes de datos en segundos.
Son clave para reportes, dashboards, KPIs y análisis en todas las industrias.

✅ Revisión rápida

  • ¿Qué diferencia hay entre COUNT(*) y COUNT(columna)?

  • ¿Para qué sirve GROUP BY?

  • ¿Cómo mostrarías las ventas totales por día?

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